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最新推荐文章于 2023-03-14 19:49:36 发布
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分类专栏： 算法分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nidie508/article/details/107950521
版权
本文详细介绍了ROS(机器人操作系统)的依赖管理方式，包括针对不同操作系统的特定列表，如osx-homebrew，以及通用依赖项。此外，还探讨了从rosdistro index.yaml获取较新版本分布的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

os-specific listings first

yaml https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/osx-homebrew.yaml osx

generic

yaml https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/base.yaml
yaml https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/python.yaml
yaml https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/ruby.yaml
gbpdistro https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/releases/fuerte.yaml fuerte

newer distributions (Groovy, Hydro, …) must not be listed anymore, they are being fetched from the rosdistro index.yaml instead

轻松部署 DeepSeek R1：基于 Ollama、Chatbox 平台的操作指南
暖风
01-25 2万+
打开浏览器，访问Ollama官网，点击“Download”进入下载页面。该平台支持Windows、macOS和Linux系统，苹果平台无论是Intel内核还是M1系列均能适配。：在Windows系统下，获取对应的exe应用程序后，双击启动安装程序。安装过程中，全程选择默认设置，点击“Install”后一路确认到底。安装完成后，程序会自动启动，此时在电脑右下角的托盘区域，你将看到Ollama的应用图标。ollama -v。
postman请求sha1签名预处理
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设置属性 //全局属性 pm.globals.set("baseUrl","localhost:9900"); //局部属性 pm.environment.set("timeStamp",timeStamp); 秒级时间戳 也可使用postman内置变量{{$timestamp}} var timeStamp = Math.round(new Date()/1000); 两位随机数 var nonce = Math.round(Math.random()*100); pm.environment.set
详解Inception结构：从Inception v1到Xception
鲤鱼与驴的博客
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详细介绍了GoogLeNet中Inception模块网络结构的发展历程，包括了Inception v1，Inception v2，Inception v3，Inception v4，Xception结构及特点。
【c语言】1-1/2+1/3...+1/99-1/100...1/n求和
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(c语言）用循环解决1-1/2+1/3...+1/99-1/100...1/n求和问题，累加项数n由用户自己输入。
0-1背包问题的多种办法求解
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1e8和1e-8的意思
tanxinji的博客
01-24 1万+
men 指的是 m 乘以 10 的 n次方 例如: 即: 1e8指的是1* 10的8次方100000000 1e-8指的是1* 10的-8次方 0.00000001 代码示例: public class ts { public static void main(String[] args) { double i = 2e2; //2 * 10^2 = 2*100 System.out.println(i); //200.0 } } 一个数
【C语言和Java】例5.7 用公式求π/4=1-1/3+1/5-1/7+...,求π得近似值，
m0_58734370的博客
03-14 5211
P127 例5.7 用公式求π/4=1-1/3+1/5-1/7+...,求π得近似值，直到发现某一项的绝对值小于10^-6为止（该项不累加）。
【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》基础篇1-9：Dropout实现（含源码）
阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读
05-29 2万+
上一章我们介绍了L2正则化和权重衰退，在深度学习中，还有一个很实用的方法——Dropout，能够减少过拟合问题。之前我们介绍了我们的目的是要训练一种泛化的模型，那么就要求模型的鲁棒性较强。一个还不错的尝试是在训练神经网络时，让模型的结果不那么依赖某个神经元，因此在训练神经网络过程中，我们每次迭代将隐藏层的一些神经元随机丢弃掉，这样就不会使得我们的模型太依赖某一个神经元，从而使得我们的模型在未知的数据集上或许会有更好的泛化能力。下面我们具体来看dropout的原理。
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我自己写的，while循环i = a = 0while i < 100:i = i + 1;a = a + i;print(a)网上方法一，for循环a = 0for i in range(0,100):a += (i+1);print(a)网上方法二，sum函数print(sum(range(1,101)))网上方法三，sum函数加列表生成式print(sum([x for x in rang...
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IAR Embedded Workbench for ARM 6.50.6 & 6.60.1 破解补丁
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IAR EWARM 6.50.6 & 6.60.1 破解 破解原理和方法见：http://blog.youkuaiyun.com/chivalrys/article/details/8564568 IAR EWARM 6.50.2破解补丁见：http://download.youkuaiyun.com/detail/chivalrys/5051334 IAR EWARM 6.50.3...
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基于Matlab的水果识别程序：融合图像处理与深度学习技术
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内容概要：本文详细介绍了使用Matlab编写的水果识别程序。首先简述了人工智能和机器学习在水果识别领域的应用背景，强调了Matlab作为强大编程环境的优势。接着，文章逐步讲解了水果识别程序的具体实现流程，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练以及最终的识别算法实现。每个环节都采用了先进的技术和方法，如图像去噪、大小调整、深度学习算法（特别是卷积神经网络CNN），并通过训练神经网络模型来提升识别精度。此外，还讨论了相关技术手段和技术挑战，展示了Matlab在图像处理和计算机视觉方面的强大能力。 适合人群：对图像处理、机器学习感兴趣的科研人员、学生及工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Matlab环境下水果识别程序的设计与实现的研究者；旨在帮助使用者掌握从数据准备到模型部署的一系列技能，为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中不仅提供了详细的程序实现步骤，还对未来发展方向进行了展望，鼓励更多人参与到水果识别及相关领域的研究中。
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scratch少儿编程逻辑思维游戏源码-天空之球.zip
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